2021-07-20 10:33:00 本文来源:互联网

原标题:冬奥测试赛给运动员打分的,是一台人工智能?

一名运动员在雪道上冲刺,跃起,在空中完成一个复杂的360度转体动作后完美落地,这时裁判板上瞬时出现了这位运动员的腾空轨迹,速度以及高度等精确信息,并在旁边附上了一个可参考的分数。

这个分数正是裁判板背后的人工智能给出的。虽然它目前还不是由人类组成的裁判组判定的最终分数,但一定程度上确实给人类裁判们提供着参考,影响着他们的判断。

据了解,这项技术名为小冰AI竞技体育国际赛事评分系统,是小冰团队通用框架的垂直领域解决方案之一。

小冰和国家体育总局冬运中心的项目合作最早可以追溯到去年年底。去年12月,小冰宣布中标国家体育总局冬运中心的重点项目,小冰将提供自由式滑雪空中技巧视觉评分系统,这也是人工智能在全球竞技类体育领域的首个落地成果。

小冰的这个AI评分系统,是全球首个能够基于运动员动作和姿态,独立做出与人类专业裁判一致且完整评价的AI系统。依托人工智能小冰框架,配合国家体育总局冬运中心自由式滑雪队的科学训练需求,这项技术涵盖了这类项目中独创滑雪运动分析模型,并包含了小冰框架内多项全球领先的人工智能视觉分析技术,从自由式滑雪的日常训练,到比赛场地最终的评分决策,它都参与其中。

此前,大多数的训练复盘通过视频录像完成,教练们甚至需要一帧一帧的分析运动员的动作并给出较为主观的评价,复盘也很难系统性地展示包括重心、曲线数值以及腾空高度等信息。引入小冰的AI图象识别和实时数据分析后,能帮助教练和运动员获得更好的运动认知。

而也正是因为这套系统做到了训练数据从源头上的全程获取,所以在得到更多标签化的客观数据之后,也借此形成一套独有的评价系统。

据了解,小冰AI评分系统包括四大功能模块,分别是提高运动认知、改善不良运动姿态、定制化私人教练和个性化用户档案。小冰AI评分系统数据总结包括世界顶尖选手在每个阶段重要的比赛特征,比如将运动员的身体重心、空中姿态、曲线、落地姿态等数值进行记录、标注和训练,并结合人类专业教练和裁判的评价、知识和经验,对模型进行不断优化。

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由于冬奥会比赛场地和运动的特殊性,在计算机视觉技术层面也提出了很大的挑战。比如,有些运动员的赛服颜色和环境色高度接近,比赛往往在高强光、高复杂的背景下进行,运动员速度快、滞空时间短等,这些都还能通过技术手段解决。

更大的挑战是,竞技体育要求不能在现场架设任何干扰比赛的设备,为此,小冰团队把普通摄像头架设在裁判的位置,基于大量训练数据进行模型修正,根据运动序列预测,做出针对竞技体育特点的目标跟踪、目标检测和识别,包括骨架识别等。相较而言,传统的骨架模型是识别不出冰雪运动员骨架的,因为冰雪项目运动员穿得非常宽松,而小冰AI竞技体育国际赛事评分系统可以做到。

可以看到,把人工智能引进评分系统,一方面可以提高回溯时的准确性和评分效率,更重要的是它可以提高体育竞技项目的公平性和客观性。

但人类裁判有时确实会在竞技比赛中投入个人情感,这是主观的部分。比如,如果一项高难度的动作是由一名相对初级的小将挑战出来的,是不是人类裁判员在情感上会给出更高的分数?

反之,如果人们对一名知名的运动员抱有极大的期望,但做出了一套相对常规的动作,人类裁判员是否会在情感上给出相对较低的分数?

但有时投入情感也是难能可贵的部分。对于自由式滑雪这种追求空中技巧和雪上技巧的创意类运动,腾空时的舒展度、整体流畅性和节奏,甚至空中的自如程度以及选手的情绪等任何一切都将作为评分考察时的重要因素,而这些应该也正是技术很难量化的部分。

小冰团队称,人类教练和裁判的知识和经验,并非全部都是结构化数据和显性的系统知识,还有许多隐藏在口述、言传身教里的非结构化数据和隐性知识。

这里就能体现出小冰框架上的优势,即在计算机视觉领域的目标检测、目标跟踪和目标识别之外,还能根据自然语言处理和计算机语音等基础技术储备,更好地理解和学习人类教练和裁判的知识与经验,并形成与专业人士一致的评估和分析结论,从而实现小冰AI评分系统的核心价值之一——通过提供独立、完整的,与人类专业裁判一致的评价,为每一个运动员的运动成绩提供专业评分,包括为何被扣分、如何少扣分等建议,形成运动员独特的个性化训练档案。

当然,目前小冰的身份还只是一名AI助理裁判,最终还是辅助人类裁判员进行判断。

根据小冰团队计划,基于在竞技体育领域的沉淀,团队将进一步把该技术从竞技体育带向大众体育,在大众体育领域,小冰为用户打造7*24小时专属的私人健身教练,基于专业的运动理论,及时给与用户个性化指导建议,提高运动效率,减少运动损伤。在学校体育领域,小冰提供完备的智慧体育解决方案,可应用于体育教学及考试中,实现体育考试与学生日常锻炼相结合,进一步提升中小学生体育运动质量。